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2.一文读懂，硬核 Apache DolphinScheduler3.0 源码解析
3.lol船长的中心中心神秘任务源页码怎么找
4.开源隐私计算框架Fate源码学习
5.Ray 源码解析（一）：任务的状态转移和组织形式

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       强大的接口管理平台 YesApi 接口大师，面向API接口低代码开发、源码源码管理、任务任务开放及服务，中心中心可快速构建专属API接口管理平台。源码源码s7200plc编程源码通过低代码可视化配置，任务任务帮助快速搭建接口开放平台，中心中心管理API接口。源码源码

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       平台开放功能提供给内部或外部开发者使用，基于iView Admin前端框架，包含开发者登录注册、开发者应用、开发者接口权限、开发者中心等模块。管理后台提供全面后台管理与运营能力，支持IP白名单、接口签名、接口次数限制、接口权限分配、word源码转换接口参数加密，防止SQL注入，包含首页、账号管理、应用管理、接口管理、素材库、配置管理、计划任务、数据库管理、统计、权限管理等十大功能模块。

       Wiki技术开发文档以markdown格式编写，提供给开发团队内部查阅共享，内容包含技术开发文档、产品介绍文档、使用手册。包含安装、部署、开发、使用、产品等教程文档。

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       管理后台：yesx2.com/admin/（账号：admin 密码：）

       开放平台：yesx2.com/platform/

       开发文档：yesx2.com/wiki/#...

一文读懂，硬核 Apache DolphinScheduler3.0 源码解析

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       一、vba变色源码DolphinScheduler设计与策略

       了解DolphinScheduler，首先需要对调度系统有基础的了解，本文将重点介绍流程定义、流程实例、任务定义与任务实例。DolphinScheduler在设计上采用去中心化架构，集群中没有Master与Slave之分，提高系统的稳定性和可用性。

       1.1 分布式设计

       分布式系统设计分为中心化与去中心化两种模式，每种模式都有其优势与不足。中心化设计的集群中Master与Slave角色明确，Master负责任务分发与监控Slave健康状态，Slave执行任务。去中心化设计中，所有节点地位平等，无“管理者”角色，减少单点故障。

       1.1.1 中心化设计

       中心化设计包括Master与Slave角色，Master监控健康状态，均衡任务负载。但Master的单点故障可能导致集群崩溃，且任务调度可能集中于Master，产生过载。

       1.1.2 去中心化设计

       去中心化设计中，所有节点地位平等，通过Zookeeper等分布式协调服务实现容错与任务调度。这种设计降低了单点故障风险，但节点间通信增加了实现难度。

       1.2 架构设计

       DolphinScheduler采用去中心化架构，本地修改源码由UI、API、MasterServer、Zookeeper、WorkServer、Alert等组成。MasterServer与WorkServer均采用分布式设计，通过Zookeeper进行集群管理和容错。

       1.3 容错问题

       容错包括服务宕机容错与任务重试。Master容错依赖ZooKeeper，Worker容错由MasterScheduler监控“需要容错”状态的任务实例。任务失败重试需区分任务失败重试、流程失败恢复与重跑。

       1.4 远程日志访问

       Web(UI)与Worker节点可能不在同一台机器上，远程访问日志需要通过RPC实现，确保系统轻量化。

       二、源码分析

       2.1 工程模块介绍与配置文件

       2.1.1 工程模块介绍

       2.1.2 配置文件

       配置文件包括dolphinscheduler-common、API、MasterServer与WorkerServer等。

       2.2 API主要任务操作接口

       API接口支持流程上线、定义、查询、修改、发布、下线、启动、停止、暂停、恢复与执行功能。

       2.3 Quaterz架构与运行流程

       Quartz架构用于调度任务，Scheduler启动后执行Job与Trigger。基本流程涉及任务初始化、调度与执行。

       2.4 Master启动与执行流程

       Master节点启动与执行流程涉及Quartz框架、槽（slot）与任务分发。容错代码由Master节点监控并处理。

       2.5 Worker启动与执行流程

       Worker节点执行流程包括注册、接收任务、执行与状态反馈。负载均衡策略由配置文件控制。

       2.6 RPC交互

       Master与Worker节点通过Netty实现RPC通信，Master负责任务分发与Worker状态监控，Worker接收任务与反馈执行状态。

       2.7 负载均衡算法

       DolphinScheduler提供多种负载均衡算法，包括加权随机、平滑轮询与线性负载，通过配置文件选择算法。

       2.8 日志服务

       日志服务通过RPC与Master节点通信，实现日志的远程访问与查询。

       2.9 报警

       报警功能基于规则筛选数据，并调用相应报警服务接口，如邮件、微信与短信通知。

       本文提供了DolphinScheduler的核心设计与源码分析，涵盖了系统架构、容错机制、任务调度与日志管理等方面，希望对您的学习与应用有所帮助。

lol船长的神秘任务源页码怎么找

       首先在原文中有一段话被隐藏了！答案案藏在专题页源代码里，在这个页面中心呢.有个不起眼的视频按钮.点开它,播放至在接近尾声的地方有一段新的代码提示.不过呢提示比较坑.是用摩尔斯电码组成的.破解之后呢就会得到最后的一个网页了,剩下的就是答题了。

       具体的活动页面你可以在百度搜索“LOL来自船长的悬赏通缉令活动攻略”，就可以查看到破解之后的答题页面，每天有5次答题机会，每次需要回答5个问题。

开源隐私计算框架Fate源码学习

       开源隐私计算框架Fate源码学习

       深入探究Fate框架的源码结构与实现逻辑，本文将围绕源码结构、组件执行、任务调度、系统初始化、以及关键组件的实现等方面展开，旨在为开发者提供一个全面理解Fate框架的视角。

       源码结构清晰地组织在github.com/FederatedAI/目录下，其中组件的实现与流程管理紧密相关。Fate框架的核心在于Flow调度系统，其主要功能是将机器学习项目中的组件与算法，通过加密协议在适配的后端计算、存储、通信环境中运行。

       作业初始化基础设施层后，算法通过基础设施执行计算、通信与存储操作。Fate框架通过多个包之间的紧密协作，实现高效的数据处理与模型训练。

       文档导航参考帮助开发者快速定位关键信息，理解框架的各个组件与功能。多个包之间的关系图示提供了整体架构的概览，便于开发者深入了解框架内部结构。

       客户端pipeline视角提供了一次模型训练的全面视图，包括作业、任务、DSL编排与执行单元的抽象概念。party角色定义了发起作业的参与者，其中guest通常作为发起者，而host同时承担仲裁者的角色。

       组件、模块与模型的命名规则清晰，有助于开发者理解并应用框架的API。PipelineModel包负责存储模型训练产出，确保数据与模型的完整性和安全性。

       训练模型的启动依赖特定配置文件，如examples/intersect/test_rsa_job_conf.json与test_rsa_job_dsl.json，定义组件、模块与模型名称等关键参数。定义元数据的yaml文件进一步描述组件列表与管道组件的特殊性。

       系统初始化流程清晰，Fate服务器初始化一系列管理器，包括资源申请与任务资源的分配。调度流程则通过DAGScheduler管理等待与运行中的任务，确保资源的有效利用。

       任务执行通过Worker在调度过程中的门面控制，处理job、task、资源、依赖与tracker的管理。组件执行涉及三个核心任务，实现高效的数据处理与模型训练。

       FederatedML算法工程开发目录提供详细的实现细节，为开发者提供了丰富的资源与解决方案。调度代码的可复用性高，架构中适配部分需要根据具体需求进行扩展。ML包中的功能丰富，涵盖多种隐私求交算法。

       Tracker组件完成模型注册中心的联合功能，PipelineModel维护模型目录与存储元数据与模型文件，同时提供checkpoint能力的集成。认证方案基于casbin访问控制库与双向非对称加密、JWT加密方式实现，提供安全的访问控制机制。

Ray 源码解析（一）：任务的状态转移和组织形式

       Ray源码解析系列的第一篇着重于任务的状态管理和组织形式。Ray的核心设计在于其细粒度、高吞吐的任务调度，依赖于共享内存的Plasma存储输入和输出，以及Redis的GCS来管理所有状态，实现去中心化的调度。任务分为无状态的Task和有状态的Actor Method，后者包括Actor的构造函数和成员函数。

       Ray支持显式指定任务的资源约束，通过ResourcesSet量化节点资源，用于分配和回收。在调度时，需找到满足任务资源要求的节点。由于Task输入在分布式存储中，调度后需要传输依赖。对于Actor Method，其与Actor绑定，会直接调度到对应的节点。

       状态变化如任务状态转移、资源依赖等信息，都存储在GCS中。任务状态更改需更新GCS，失联或宕机时，根据GCS中的状态信息重试任务。通过GCS事件订阅驱动任务状态变化。

       文章主要讲述了任务状态的组织方式，如任务队列（TaskQueue）和调度队列（SchedulingQueue）的运作，以及状态转移图和状态枚举类的定义。例如，TaskQueue负责任务的增删查改，其中ReadyQueue通过资源映射优化调度决策。此外，文中还解释了一些关键概念，如Task Required Resources、Task argument、Object、Object Store、Node/Machine等。

       后续文章将深入探讨调度策略和资源管理。让我们期待下篇的精彩内容。